O metodă inovatoare bazată pe AI pentru a preveni invaziile biologice

Într-o lume din ce în ce mai interconectată, plantele au găsit căi mai ușoare de a migra dintr-o parte în alta, dar cu această migrație vin și probleme serioase. Unele specii introduse dobândesc un avantaj competitiv, proliferând rapid și supunând vegetația autohtonă, transformând ecosisteme întregi într-o luptă fără milă pentru supraviețuire.

Ce sunt speciile invazive?

Speciile invazive sunt acelea care perturba lanțurile trofice, alterează procesele ecosistemice și amenință biodiversitatea. În fața acestui fenomen alarmant, o echipă interdisciplinară de cercetători de la Universitatea din Connecticut a dezvoltat un cadru bazat pe AI pentru a prezice care plante au cele mai mari șanse să devină invazive înainte de a ajunge într-o nouă zonă.

Colaborare între experți

Julissa Rojas-Sandoval, profesor asistent în Departamentul de Geografie, Sustenabilitate, Studii Urbane și Comunități, a lucrat braț la braț cu Daniel Anglés-Alcázar și Michael Willig pentru a crea un proiect ambițios. Ideea a prins contur când Rojas-Sandoval a realizat că tehnicile de învățare automată folosite în astrofizică ar putea fi adaptate pentru ecologie și clasificarea plantelor. O discuție cu colegii săi a deschis drumul pentru inovație.

Îmbunătățirea evaluărilor de risc

Evaluările tradiționale ale riscurilor de invazie, deși eficiente, au fost subiective și consumatoare de timp, adesea intervenind doar după ce specia dăunătoare fusese deja introdusă. Cu toate acestea, cu noua metodologie bazată pe mașină, este acum posibil să se evalueze riscurile de invazie înainte ca o plantă să se stabilească în noua sa locație.

Algoritmi și date ecologice

Cercetătorii au combinat zeci de ani de date ecologice cu metode de învățare automată pentru a dezvolta algoritmi capabili să analizeze tipare din introducerile anterioare de specii. Aceștia au folosit seturi de date variate, inclusiv caracteristici biologice, istoricul invaziei și preferințele de habitat pentru fiecare specie. Această analiză a dus la identificarea mai multor tendințe care ar putea semnaliza potențiale invazii.

O revoluție în evaluarea invazivă

Modelele de învățare automată au demonstrat o acuratețe de peste 90% în predicția succesului invaziv. Această realizație spiritică promite să elimine părtinirile din evaluările anterioare și să crească puterea de prezicere a acestor evaluări. Rojas-Sandoval subliniază angajamentul echipei de a utiliza date accesibile pentru a asigura replicabilitatea acestei metodologii în diverse regiuni.

Perspective viitoare

Cercetătorii intenționează să extindă aplicația modelelor lor în alte regiuni și să colaboreze cu alți oameni de știință pentru a crea seturi de date similare. Aceasta va permite evaluarea dacă modelul este suficient de robust pentru a calcula probabilitatea invaziei în alte areale. Indiferent de rezultate, se concentrează pe importanța datelor ecologice și biologice diversificate și de înaltă calitate pentru succesul acestei inițiative.

Așadar, nu putem subestima impactul potențial al acestei metode inovatoare. Dacă reușesc să solidifice aceste descoperiri, echipa de la UConn va deschide calea către un viitor mai sigur din punct de vedere ecologic, contracarând amenințările invazive care bântuie deja ecosistemele noastre.

Sursa: Phys.org